YOLOV10-pose，用yolov10做关键点检测，舍弃非极大值抑制（nms）

最新推荐文章于 2025-10-15 07:00:00 发布
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#yolov10 #yolov10_pose #YOLO #目标检测 #关键点检测

博主做了些实验，效果比v8_pose要差一些，主要依赖于v10的检测效果，有空再更新一下

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YOLOv10真正实时端到端目标检测（原理介绍+代码详见+结构框图）| YOLOv10如何训练自己的数据集（NEU-DET为案列）
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05-27 8802
真正实时端到端目标检测（原理介绍+代码详见+结构框图）| YOLOv10如何训练自己的数据集（NEU-DET为案列）
基于YOLOv10进行PoseTrack数据集的人体关键点检测与定位：从数据预处理到UI展示
YOLO
04-05 462
YOLO（You Only Look Once）系列模型自发布以来，在目标检测领域广受欢迎。YOLOv10作为YOLO系列的最新版本，进一步优化了模型架构，提升了模型的检测精度和推理速度。YOLOv10的核心优势在于它不仅能够实现高效的目标检测，还能在多个任务上进行迁移学习，包括人体关键点检测。速度与精度的平衡：YOLOv10在保持高精度的同时，优化了网络结构，提升了推理速度。多任务学习：YOLOv10支持联合训练多个任务，如检测、分割和关键点回归，适应复杂的视觉任务。灵活性。
YOLOPose：除了目标检测，YOLO还能不花代价地估计人体姿态，对实时性能有要求必看!
wqthaha的专栏
06-13 2万+
YOLO，是一种流行的目标检测框架。如果将YOLO引入姿态检测任务中，将取得什么结果呢？这篇文章实现了单向传播路径下的2D人体姿态检测，与自上而下或自下而上的方法不同，该方法将人体检测与关键点估计联合实现，在不采用数据增强如翻转、多尺度等情况下，实现COCO keypoint上领先的性能，并且该方法可以集成中其他目标检测算法中实现姿态估计，而几乎不增加运算量，对实时估计人体姿态非常关键。.........
YOLOv8-pose关键点检测自制数据集
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WYKB_Mr_Q的博客
08-01 3万+
YOLOv8 已经出来一段时间了，它同时拥有目标检测，实例分割，关键点检测，跟踪和分类的功能，并且效果达到了SOTA，使得 YOLOv8 得到了很多科研人员的青睐。这里我们主要使用了 github 公布的。接下来，我们主要记录一下，如何自己制作关键点检测数据集，并跑通YOLOv8项目。YOLOv8项目中的关键点检测，也就是分支，主要是标注了人体的骨骼部分，来精炼表示人体运动，如下图所示。
OpenCV与AI深度学习 | 使用 YOLOv10 实现姿态检测
csdn_xmj的博客
05-09 1412
姿态估计就是从给定的输入图像中识别出称为关键点的特殊坐标。如上图所示，人体关节、面部特征就是关键点。从技术上讲，人工智能算法必须从大量带注释的图像中学习这些关键点的物理表征，然后在新的未见过的图像上预测这些关键点。
YOLOv5永不缺席 | YOLO-Pose带来实时性高且易部署的姿态估计模型！！！
qq_29462849的博客
04-16 2965
点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨ChaucerG来源丨集智书童本文介绍了YOLO-Pose，一种新的无Heatmap联合检测方法，是基于YOLOv5目标检测框架的姿态估计。现有的基于Heatmap的两阶段方法并不是最优的，因为它们不是端到端训练的，且训练依赖于替代L1损失，不等价于最大化评估度量，即目标关键点相似度(OKS)。YOLO-Pos...
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于YOLOv5的目标检测与6D位姿估计算法研究
qq_36130719的博客
07-02 3552
目前，机器人在各个领域应用广泛，工厂车间中有工件搬运机器人，医院中有语 音指导机器人，在北京冬奥会上，有做咖啡机器人、防疫机器人等。这些机器人能够 正常运作的关键就是机器视觉技术，它充当着机器人的“眼睛”，通过模拟人体，利用 视觉传感器系统去识别物体的颜色、纹理、位置等信息，然后将这些信息通过算法进 行处理从而实现对目标物体的识别、检测与定位。因此机器视觉的本质就是用机器来 模拟人的视觉感官，去处理事情，使机器更加的智能化、现代化和自动化。
YOLO算法全家桶（YOLOV1~YOLOV12）
浩瀚之水的专栏
09-10 7878
YOLOV1作为目标检测领域的开创性模型，以其独特的设计理念和高效的检测性能赢得了广泛的关注和应用。尽管存在一些不足之处，但YOLOV1为后续的YOLO系列模型奠定了坚实的基础，推动了目标检测技术的不断发展。YOLOv6专注于提供极致的检测精度和推理效率，适用于自动驾驶、安防监控等多种领域。它支持模型训练、推理及多平台部署等全链条的工业应用需求，并在网络结构、训练策略等算法层面进行了多项改进和优化。Backbone。
YOLOv11置信度阈值调节：精准率与召回率的平衡艺术与实用调优指南
最新发布
本博客聚焦 YOLOv11 全流程落地，涵盖架构优化、数据集处理、训练技巧与多场景部署，兼及国产数据库、Java 开发与 AI 模型应用，内容兼顾理论与工程实践，为开发者提供系统干货，助力高效提升技术能力。
10-15 464
摘要 置信度阈值是YOLOv11目标检测模型中的关键参数，用于筛选预测结果。本文系统阐述了置信度阈值的基础概念、技术原理及其对检测性能的影响机制。置信度阈值本质上是模型输出预测的最小可信度门槛，数学上表现为0-1之间的决策边界值。文章详细区分了置信度与准确率、精确度、召回率等相关指标的区别，并解析了置信度的技术来源与计算方式。在性能影响方面，置信度阈值通过精确度-召回率权衡机制发挥作用，阈值升高会提高精确度但降低召回率，反之亦然。不同应用场景（如自动驾驶、医疗诊断等）需要针对性调整阈值策略，文章通过实际案例
目标检测YOLO实战应用案例100讲-自动驾驶复杂场景下目标检测
qq_36130719的博客
12-16 1006
自动驾驶是最近几年计算机科学和机械工程领域研究的热点之一，其目标是实现无 人驾驶车辆的自主行驶。自动驾驶目标检测技术是自动驾驶技术的重要组成部分之一，它 利用图像或传感器数据等方式来检测和识别车辆周围的行人、车辆、交通标志和信号等目 标物体。自动驾驶目标检测在复杂场景下是一个重要挑战。在这种情况下，目标物体数量 增多，形状多样，运动模式复杂，并且环境光照、天气等因素会影响目标检测的准确性和 鲁棒性。在当前越来越复杂的交通场景下，出现了遮挡目标漏检和多尺度目标检测不一致 的问题。
yolov5_pose-opencv人体骨骼推理
03-30
yolov5_pose 使用opencvt推理，识别人体骨骼
目标检测YOLO实战应用案例100讲-自动驾驶复杂场景下目标检测（续）
qq_36130719的博客
12-17 430
在网络模型结构上，对backbone主干特征提取网络上，在自动驾驶中所需的检测精 度和检测实时性要求均需较高要求，采用ResNet、GoogleNet等参数量大的特征提取网络 无法满足自动驾驶中实时性的要求，因此对New CSP-DarkNet53进行特征提取精确度的 优化，随着近年来GPU的发展，在满足原本实时性的条件下可允许的参数量可适当增加，同时对损失函数中的另外两部分分类损失和置信度损失而言，引入Focal loss损失代替原本的二值交叉熵损失，引入更为精确的反向传播解决复杂场景中大小目标不均。
YOLOv10实时端到端目标检测
不会代码的小林
08-19 2815
距离上次写YOLOv5已经过去了两年，正好最近用YOLOv10重构了项目，总结下YOLOv10。YOLOv10真正实时端到端目标检测，那么什么是端到端？端到端目标检测是一种从原始数据输入到最终结果输出的直接过程，无需分步骤处理或人工干预。在YOLOv10中移除非最大抑制（NMS），从而减少了推理延迟。
基于YOLOv10进行AnimalPose数据集的动物姿态检测：深度学习实现与UI展示
YOLO
04-05 410
YOLO（You Only Look Once）系列目标检测算法因其高效的实时检测能力而广受关注。YOLOv10是YOLO系列的最新版本，经过进一步优化，提升了检测精度和推理速度。YOLOv10不仅能够进行目标检测，还能进行姿态估计任务，通过关键点回归来定位物体的具体位置。AnimalPose数据集是一个为动物姿态估计而专门设计的数据集，包含了多种动物的图像数据，并为每张图像标注了多个关键点。这些关键点包括头部、尾巴、四肢等部位的位置信息，是训练和测试动物姿态估计模型的理想数据源。
yolo-pose理解
qq_22494467的博客
05-21 3511
记一次debug detect模块的个人理解，帮助学习，水平有限~~
yolov10来了！用yolov10训练自己的数据集（原理、训练、部署、应用）
Java开发，人工智能，边缘计算，致力于掌握前沿技术
07-31 3708
在我们深入探讨YOLOv10之前，让我们回顾一下YOLO的发展历程。YOLO在实时目标检测领域一直是先驱，兼顾速度和准确性。从YOLOv1到YOLOv9，每个版本在架构、优化和数据增强方面都引入了显著的改进。然而，随着模型的发展，某些限制依然存在，特别是对后处理依赖非极大值抑制（NMS），这会减慢推理速度。YOLOv10正面解决了这些挑战，使其成为实时应用中稳健高效的模型。清华大学研究人员推出的YOLOv10，作为首个无NMS目标检测模型，代表了计算机视觉领域的重大进步。
YOLO_Pose：实时人体姿态估计神器
gitblog_00015的博客
04-25 867
YOLO_Pose：实时人体姿态估计神器 项目简介 是一个基于深度学习的开源项目，用于实时的人体姿态估计。它的全称是"You Only Look Once for Pose Estimation"，借鉴了YOLO（You Only Look Once）在目标检测上的理念，实现了快速且准确地定位图像中人物的关键关节。 技术解析 YOLO_Pose 使用的是YOLOv4网络架构，这...
YOLOv10：实时端到端目标检测模型研究
weixin_73040764的博客
07-25 2273
YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时目标检测算法，由Joseph Redmon等人在2015年首次提出。它的核心思想是将目标检测任务看作一个单一的回归问题，通过一次前向传播即可预测出图片中的目标类别和位置。YOLO算法以其速度快、性能好而受到广泛关注，并且已经发展出了多个版本。YOLOv10是由清华大学研究团队开发的最新一代实时端到端目标检测模型。它在YOLO系列模型的基础上，通过引入一致的双重标签分配策略和全面效率-准确性驱动的模型设计，显著提升了检测性能和效率。
【论文阅读】【yolo系列】YOLO-Pose的论文阅读
magic_ll的博客
02-20 7267
我们介绍YOLO-pose，一种无热图联合检测的新方法，基于流行的YOLO目标检测框架的图像二维多人姿态估计。
yolov10pose关键点检测
02-14
### YOLOv10Pose 关键点检测 使用方法 目前提及的是YOLOv8 Pose的关键点检测流程以及注意事项[^2]。然而对于YOLOv10Pose，截至当前的信息更新，尚未有关于该版本的具体公开资料或官方文档说明。通常情况下，新的YOLO版本会继承之前版本的功能特性，并在此基础上做出改进优化。 基于已有的YOLO系列模型开发经验，可以推测YOLOv10Pose可能沿用了类似的接口设计和配置文件结构。为了实现关键点检测任务，一般遵循以下几个方面： #### 1. 安装依赖库 确保安装了最新版的Ultralytics库以及其他必要的Python包。 ```bash pip install ultralytics ``` #### 2. 加载预训练模型 可以选择加载官方提供的预训练权重来初始化网络参数，这有助于加速收敛过程并提高最终性能。 ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO("yolov10n-pose.pt") # 假设存在对应版本的预训练权重文件 ``` #### 3. 数据集准备 创建适合YOLO框架使用的数据集格式，包括但不限于图像路径列表、标签信息等。特别需要注意的是，针对关键点检测任务，还需要提供每个实例对应的关节坐标位置。 ```yaml train: ./datasets/train/images/ val: ./datasets/valid/images/ nc: 17 # 身体部位数量（例如COCO数据集中的人体姿态估计） names: ['nose', 'left_eye', ... ] # 各个关节点名称 ``` #### 4. 训练设置与执行 调整超参数以适应特定应用场景的需求，比如增加迭代次数`epochs`当样本量较小时；设定合适的输入尺寸`imgsz`以便更好地捕捉特征细节。 ```python results = model.train( data="custom_keypoints.yaml", epochs=300, imgsz=640 ) ``` #### 5. 测试评估 完成训练后，在验证集上运行推理操作并对预测结果进行可视化展示，从而直观判断模型表现优劣程度。 ```python predictions = model.predict(source='test_images/') for pred in predictions: print(pred.keypoints) # 输出检测到的关键点坐标 ```
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